{"id":7935,"date":"2021-03-23T11:15:51","date_gmt":"2021-03-23T11:15:51","guid":{"rendered":"https:\/\/198.27.90.141\/?p=7935"},"modified":"2026-09-29T18:35:20","modified_gmt":"2026-09-29T18:35:20","slug":"o-que-e-pln-e-como-detecta-emails-maliciosos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/gatefy.com\/pt-br\/blog\/o-que-e-pln-e-como-detecta-emails-maliciosos\/","title":{"rendered":"O que \u00e9 PLN e como o utilizamos para detectar e-mails maliciosos?"},"content":{"rendered":"

O processamento de linguagem natural (PLN) \u00e9 um campo da\u00a0intelig\u00eancia artificial e do machine learning<\/a>\u00a0que lida com a capacidade de um computador ou de uma m\u00e1quina de entender e analisar a linguagem humana. Dependendo da aplica\u00e7\u00e3o, a m\u00e1quina pode at\u00e9 gerar ou criar linguagem humana.<\/p>\n

Colocado de outra maneira, o PLN \u00e9 um campo de estudo que envolve diferentes algoritmos e conceitos que permitem a uma m\u00e1quina tomar decis\u00f5es com base em informa\u00e7\u00f5es e intera\u00e7\u00f5es provenientes da linguagem humana.\u00a0<\/p>\n

Por linguagem humana entende-se a fala, a escrita e os sinais. O PLN \u00e9 tamb\u00e9m conhecido pela sigla NLP, do ingl\u00eas natural language processing.<\/p>\n

Para ilustrar, o processamento de linguagem natural est\u00e1 por tr\u00e1s de v\u00e1rias atividades do nosso dia a dia. Por exemplo, \u00e9 por meio do PLN que voc\u00ea pode se comunicar com uma assistente virtual, como a Siri (da Apple), a Alexa (da Amazon) e a Google Assistente.<\/p>\n

Outras aplica\u00e7\u00f5es do PLN envolvem a corre\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica de texto, a tradu\u00e7\u00e3o de conte\u00fado, o uso de chatbots em sites, a convers\u00e3o da linguagem de sinais em texto, o reconhecimento de voz e at\u00e9 mesmo a identifica\u00e7\u00e3o de e-mails maliciosos, como\u00a0spam<\/a>\u00a0e\u00a0phishing<\/a>.<\/p>\n

Este \u00faltimo ponto, inclusive, diz muito sobre o nosso trabalho aqui na Gatefy. Um dos principais algoritmos de PLN usados por n\u00f3s para detec\u00e7\u00e3o de e-mails maliciosos \u00e9 o BERT. Vamos falar mais sobre o BERT ainda neste artigo.<\/p>\n

Componentes da linguagem natural<\/h2>\n

Como j\u00e1 deu para perceber, o PLN \u00e9 aplicado em diferentes \u00e1reas e tecnologias. A grande quest\u00e3o \u00e9 que cada \u00e1rea faz um uso diferente do PLN, levando em considera\u00e7\u00e3o 7 componentes que formam a base de uma linguagem natural.<\/p>\n

    \n
  1. Fon\u00e9tica<\/li>\n
  2. Fonologia<\/li>\n
  3. Morfologia<\/li>\n
  4. L\u00e9xico<\/li>\n
  5. Sintaxe<\/li>\n
  6. Sem\u00e2ntica<\/li>\n
  7. Pragm\u00e1tica<\/li>\n<\/ol>\n

    Em suma, a fon\u00e9tica e a fonologia tratam do som e das suas propriedades ac\u00fasticas. A morfologia diz respeito \u00e0 estrutura das palavras. O l\u00e9xico e a sintaxe est\u00e3o relacionados ao uso e \u00e0 estrutura de palavras e frases.\u00a0<\/p>\n

    Por fim, a sem\u00e2ntica e a pragm\u00e1tica analisam o significado e o contexto de frases, par\u00e1grafos e textos.<\/p>\n

    Algoritmos mais usados em PLN<\/h2>\n

    Existem diferentes t\u00e9cnicas e algoritmos usados em PLN. Vamos explicar rapidamente alguns deles. Depois vamos focar no BERT e no papel que ele desempenha na detec\u00e7\u00e3o de e-mails maliciosos.<\/p>\n

    1. Bag of Words<\/h3>\n

    Bag of Words is an algorithm used to vectorize information from a text. That is, it\u2019s a way to check the occurrence of words, or count words.<\/p>\n

    2. TFIDF<\/h3>\n

    TFIDF \u00e9 um algoritmo que leva em considera\u00e7\u00e3o a ocorr\u00eancia e tamb\u00e9m a frequ\u00eancia com que palavras aparecem em textos. Alguns termos podem ter peso positivo, enquanto outros, negativo.<\/p>\n

    3. Stemming<\/h3>\n

    Stemming \u00e9 um modelo mais r\u00fastico usado para padroniza\u00e7\u00e3o ou classifica\u00e7\u00e3o de textos. Ele se concentra na raiz das palavras, removendo afixos (prefixos, infixos e sufixos).<\/p>\n

    4. Lemmatization<\/h3>\n

    Lemmatization \u00e9 uma t\u00e9cnica usada para converter palavras em sua forma b\u00e1sica (lema) e para agrupar diferentes formas do mesmo termo. Tamb\u00e9m \u00e9 usado para normaliza\u00e7\u00e3o ou padroniza\u00e7\u00e3o de texto.<\/p>\n

    5. BERT<\/h3>\n

    BERT \u00e9 um algoritmo de alto desempenho usado para entender e analisar um texto com base no contexto das palavras.<\/p>\n

    Usando PLN e BERT para detectar e-mails maliciosos, como spam e phishing<\/h2>\n

    Como dito, o BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) \u00e9 um algoritmo do campo da PLN que tem a capacidade de analisar e de aprender rela\u00e7\u00f5es entre palavras de um texto baseadas em um contexto. Em PLN, esse mecanismo \u00e9 chamado de \u201caten\u00e7\u00e3o\u201d.<\/p>\n

    Outro grande diferencial do BERT em rela\u00e7\u00e3o a outros modelos de linguagem \u00e9 que ele foi projetado para analisar textos nas duas dire\u00e7\u00f5es. Ou seja, da direita para a esquerda, e da esquerda para a direita. Este mecanismo \u00e9 chamado de \u201cbidirecionalidade\u201d.<\/p>\n

    A combina\u00e7\u00e3o dos mecanismos de aten\u00e7\u00e3o e bidirecionalidade permite que alguns sistemas baseados em BERT sejam extremamente eficientes na identifica\u00e7\u00e3o e classifica\u00e7\u00e3o de textos. E \u00e9 aqui que entra a evolu\u00e7\u00e3o da Gatefy na forma de detectar e-mails maliciosos.<\/p>\n

    N\u00f3s adotamos o modelo do BERT como um dos principais mecanismos do nosso sistema de intelig\u00eancia artificial.<\/p>\n

    Deste modo, o nosso sistema \u00e9 capaz de analisar e de entender o contexto da mensagem para ent\u00e3o definir se ela se trata de um e-mail leg\u00edtimo ou malicioso, como uma campanha de spam ou phishing.<\/p>\n

    O resultado do BERT somado a outros tipos de algoritmos \u00e9 um sistema de intelig\u00eancia artificial mais eficiente e r\u00e1pido.<\/p>\n

    Em outras palavras, estamos falando sobre seguran\u00e7a de e-mail e melhor gerenciamento de mensagens. O sistema de prote\u00e7\u00e3o de e-mail da Gatefy permite que voc\u00ea tenha visibilidade e controle sobre os e-mails, minimizando o risco de vazamentos de dados e infec\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

    O seu time n\u00e3o perder\u00e1 tempo lidando com mensagens indesejadas e nem correr\u00e1 o risco de estar mais exposto a amea\u00e7as que podem comprometer toda a empresa.<\/p>\n

    Resumindo, \u00e9 importante ficar claro que o sistema de intelig\u00eancia artificial da Gatefy est\u00e1 sempre aprendendo. Com o tempo, a solu\u00e7\u00e3o se torna mais inteligente e precisa, melhorando o seu pr\u00f3prio desempenho e resultados.<\/p>\n

    Tamb\u00e9m \u00e9 importante ter em mente que a linguagem humana \u00e9 uma \u00e1rea muito complicada e complexa, e \u00e9 por isso que usamos diferentes t\u00e9cnicas para lidar com diferentes desafios e tipos de amea\u00e7as cibern\u00e9ticas.<\/p>\n

    Em caso de d\u00favidas, entre em contato com a gente e verifique as nossas solu\u00e7\u00f5es:\u00a0Gatefy Email Security<\/a>\u00a0e\u00a0Gatefy Anti-Fraud Protection (DMARC)<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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